图像处理在分析不同标准的图像方面起着至关重要的作用。图像处理技术主要包括图像增强、图像恢复和图像压缩等类型,图像增强方式下的图像分割处理技术被广泛应用于医学图像的评估。目前,核磁共振图像在人体内部组织和器官病变的诊断中占有重要地位。脑肿瘤识别和分析技术在头部磁共振图像处理领域是非常重要的,通过该技术可以识别肿瘤位置并进行磁共振图像分析。本文以头部磁共振图像中肿瘤的识别和分析为研究目标,对现有头部磁共振图像分割方法进行改进,设计并开发了三种脑部肿瘤识别与分析算法,并分别对三种算法的性能指标如检测精度、TC、DOI、灵敏度和特异性进行了评估。首先,利用前馈神经网络方法(监督方法)对头部MR分割图像进行肿瘤特异性鉴别,然后采用FFNN方法进行图像分割,并基于边界分离技术形成图像像素。该方法的优点是利用前馈神经网络能够实现T1、T2加权MR图像和FLAIR MR图像的有效分割。经计算,该方法误差较小,可靠性较高。其次,采用改进的模糊C均值算法(独立方法)对脑部MR分割图像进行处理,有效地识别出了肿瘤区域。改进的模糊C均值法能够分割所有类型的MR脑图像,适应性强,且收敛速度较快。再次,使用模糊K均值算法(无监督方法)对脑部MR分割图像进行分析,成功获得了肿瘤区域组织的图像特征,能够在T1、T2加权MR图像和FLAIR MR图像中有效地分割和检测出肿瘤,该算法具有高精度和良好性能,与现有临床常用方法相比,该方法分析图像所需的时间更短。最后,对本文设计的三种算法进行了对比,分析了每种算法各自的特点,发现每种方法均具有其独特的优势,在不同的场合具有较好应用前景。总之,本文所设计并开发的三种算法,有助于头部磁共振图像肿瘤位置的高精度识别与分析,该算法有助于确定肿瘤的面积,有望较好地应用于临床MR扫描和诊断。这些方法能够针对具有复杂结构的大脑并对其MR图像进行精确高效地分割,辅助完成肿瘤的识别,这有助于放射科医师使用较少操作即可更加轻松地诊断疾病。